Нетология corporate blog
Python
Big Data
Machine learning
Comments 25
0
В нашем случае данные нужно разбить на обучающие наборы, состоящие из 10-ти прошлых цен и цены следующего дня.


Это входные данные. А на выходе что? Цена на послезавтра?
UFO landed and left these words here
+2
Осталось применить NN к предсказанию лунки, в которую упадёт шарик рулетки — и все казино наши!
0
Недавно тут кто-то букмекеров пытался перепрогнозировать.
+1
Конечно получается.
Супернейросетевые роботы, тренининги, сигналы и т.д. и т.п. расходятся на ура.
0
Во время золотой лихорадки больше всего заработали на продаже лопат, так же и тут скорее всего.
+2

Как профессионал на рынке акций скажу, что это такая же туфта, как использовать ИИ в казино. Доказывается элементарно, на уровне математики 3-го класса. Предположим, что большинство трейдеров стало использовать ИИ. И кто тогда им оплатит супер-доходы? И если оплатит, то скоро большинство станет подавляющим большинством — остальные разорятся. И кто им потом оплатит?

0
У меня вопрос. Ладно ии нельзя. но нанять профессионала можно? А что если каждый наймет себе такого?
+1
в выигрыше оказываются те, кто обладает уже информацией, а не прогнозами.
0
Можно, если найдете. А потом вас профессионал засадит в убыток и вы начнете в нем сомневаться. Короче, если и есть профессионалы, которые регулярно (но не всегда) обыгрывают рынок, их единицы. Взять того же Баффета. Последние пару лет результаты сильно хуже SP500
-1
Небольшой доход можно получить на ошибке крупной компании или государства. Например одна компания пытается поглотить другую и тратит на это крупную сумму денег и достигает своей цели. Нейронные сети могут уловить паттерн ситуации и немного уйти в плюс. Сумма прибылей всех участников рынка нулевая, но торговый бот, на знакомых паттернах может немного заработать.
ИИ кстати все разные, обучены на разных примерах и разные конфигурации нейронной сети. Более удачливые конфигурации могут заработать на менее удачливых теоретически.
На практике прибыль может свести к нулю услуги посредника.
Если вы о том что сложно на обычных и доступных всем инструментах заработать, тут соглашусь. Но теоретически можно из шумоподобного сигнала выцепить ключевую информацию.
-1
Предположим, что на данный момент большинство не использует ИИ. Дальше какое доказательство?
0
ИИ сегодня — это статистический подгон модели под прошлое. Вариантов развития ситуации на фондовом рынке в миллиард раз больше чем в Го. Но написать модель, которая сделает подгон по 10000 «раскладам» можно. Она будет раюотать какое-то время, а потм непредсказуемо обрушится. И что любопытно, вы даже не поймете причинв и что сс этим делать. Если хочется более академических объяснений — рекомендую Н.Талеб «Черный лебедь»
0
Спасибо, я как раз в процессе чтения этой книжки.
Но стоит понимать, что обрушится — это ничего страшного, если это происходит реже 20-49% случаев (в зависимости от стратегии по стопам)
+1
Статья имеет громкий заголовок, но страдает в содержании. Об одной только подготовке данных можно приготовить отдельную серию статей. Нейронные сети применять вот так «в лоб» для прямого прогноза цены не имеет совершенно никакого смысла как минимум по причине невообразимой сложности ценообразования акции как системы со своейственной ей хаосом. Не вводите молодые умы в заблуждение.
UFO landed and left these words here
+1
Любой, кто мало-мальски в теме, знает, что статья — туфта. Если бы можно было написать простейшую нейронку с кодом в 500 строк и хорошо (и главное стабильно) зарабатывать — сейчас бы все так делали. Не умеешь кодить сам — закажи у кого-нибудь, тебе напишут за вечер и $100. Но к сожалению или счастью, это так не работает. Многие вещи вообще не учитываются (типа новости), а даже если учитываются — одни факторы очень быстро сменяются другими, и обученная модель начинает выдавать неадекватные результаты.
UFO landed and left these words here
UFO landed and left these words here
0
Ну да, все верно. Я правда не совсем понимаю как ваши комментарии относятся к теме нейросетей в трейдинге )
UFO landed and left these words here
0
Быстро посмотрел публикацию и у меня пропало «чувство удовлетворения». Жалко, хорошее название. К уважаемому мною «Нетологии» и переводчице это отношение не имеет. Не совсем серъезно подошел к теме товарищ из Кембриджа. Мне это напоминает старое высказывание сантехника, что он «плоскогубцами всем грыжу вылечит». Это достаточно сложная и интересная тема (Прогнозирование вперед значений динамических рядов) и неправильно так легкомысленно к этому подходить. Искусственные нейронные сети – это лишь один из инструментов, который используется для таких целей. У него есть свои достоинства, и (как и у любого метода) есть свои недостатки. Для биржевых цен акций тех или иных компаний, можно сказать, что «год на год» не приходится и «месяц на месяц» не приходится. То, что вы обучались в прошлом, совсем не означает, что вы можете прогнозировать в настоящем. Ситуация поменялась на рынке, «в мире», и динамическая кривая совсем другая. Поменялась «точка опоры».Поэтому нужен алгоритм, который обучается и накапливает знания в потоке, постоянно «впитывая новые знания». И не обязательно, что это будут нейронные сети.

p.s. У музыкантов плохая музыка «режет слух», график «предсказания», приведенный в статье, мне «режет зрение». Две «ломанные кривые» пляшут синхронно как трамвайные пути после землетрясения. Так не должно быть, там явное систематическое смещение.
Only those users with full accounts are able to leave comments. , please.